LCA - bio-based vs oil-based products 02-07-2015

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Bases de données, méthodologies, méthodes de
calcul…
Les produits biosourcés jouent-ils à armes égales avec
les produits issus du pétrole sur le terrain de l’ACV ?
Olivier Talon, Tangi Sénéchal
Loos-en-Gohelle, 02/07/2015
Club ACViste
ACV et agro-ressources

Idée reçue originelle
Si c’est bio, c’est vert !

Idée reçue modulée par l’expérience
Les produits biosourcés ont souvent un impact
carbone moins négatif que les produits pétro-dérivés
qu’ils peuvent substituer
Ce bénéfice est parfois obtenu au détriment d’autres
impacts (eutrophisation, écotoxicité, empreinte eau...)
La décision de substitution ne peut donc être prise qu’après
quantification de ces effets contraires et hiérarchisation
des priorités

Déploiement d’une vision non manichéenne des bio-produits
auprès du grand public

Déploiement d’une vision non manichéenne des bio-produits
auprès d’un public averti

Intervention de l’ACV
Les outils et méthodologies de l’ACV sont sans
doute le meilleur moyen disponible pour
permettre cette quantification
La décision de substitution ne peut donc être prise qu’après
quantification de ces effets contraires et hiérarchisation
des priorités
Quelles données disponibles pour cette quantification ?
Que disent les résultats des calculs ?
Y a-t-il des écueils méthodologiques pour la comparaison ?

Exemple : PLA vs. PET / ABS
Ecoinvent 3, données market / ILCD 2011 Midpoint+

Quelle utilisation est faite de ces données / résultats ?
Données market, utilisées dans scénarios comparatifs.
PLA vs. ABS dans scénario 3D printing,
PLA vs. PET dans scénario bouteilles…
Input matière modulé par UF,
rendements des opérations de transformation, etc…
Résultat probable
(si matière première contributeur significatif) :
Impact PLA >> pour la plupart des catégories d’impact
dans la plupart des scénarios

Exemple de résultats sur un cycle de vie complet,
« outil » simplifié LCA to go
! données propres, ≠ EI3
projet européen, interface accès libre
pour évaluation screening
résultats apparemment en accord
avec tendances attendues…
… mais en fait ineptes, et reposant
sur données lacunaires et non
comparables…

Ce qu’on oublie de dire sur la méthode de calcul…
Des niveaux de fiabilité différents selon les indicateurs

Groupe I
Niveau recommandation
ILCD : I
Si modèles fiables

écarts résultats 10-20%
interprétables

Groupe II : interprétabilité intermédiaire, facteur 2 ou 3 sans doute significatif

Groupe III
Niveau recommandation
ILCD : II/III, III, interim
Si modèles fiables

écarts résultats > facteur 10
potentiellement interprétables

Groupe III : Représenter en échelle log pour une impression visuelle moins
biaisée ?

Score unique, Recipe Endpoint (E)
Score unique, score inique ?
ce qu’on croit faire…
+
ce qu’on fait…
+

ABS vs. PLA : d’où viennent les différences ?
Impact Climate Change, PLA vs. ABS
Donnée fortement agrégée
Aucune traçabilité sur les processus amont
Donnée partiellement modulaire
Contribution significative des processus amont
11,7% dans l’électricité chinoise ???

Contributeurs Indicateur Ressources, PLA vs. ABS

Traçage de l’indium, PLA vs. ABS
PLA : indium dans l’usine
(partie modulaire)
ABS : pas d’indium dans le
processus agrégé  pas
d’usine « cachée » dans le
module

Indium et comparabilité des données
ABS : pas d’usine
Deux données de la même base, prétendument obtenues avec des
méthodologies similaires...
… et pourtant, frontières du système manifestement différentes,
méthodologies pas si similaires, donc données non comparables…
PLA : usine en background
données base EI3
donnée issue de Plastics Europe,
méthodologie Boustead
donnée constituée sur base
écoprofil NatureWorks,
validée par Boustead
donnée agrégée donnée (un peu) moins agrégée
opacité totale transparence de surface

Utilisation des bases de données
Evaluation « quick and dirty » du bénéfice potentiel de la
substitution des polyols pétro par des polyols biosourcés dans la
formulation de polyuréthanes
PU EI3, climate change PU EI3, freshwater eutrophication
 polyol contributeur important impacts production PU (EI3)

Substitution par un polyol biosourcé ?
Pas de polyol bio dans base de données
Polyols bio obtenus à partir d’huiles végétales
polyol EI3 vs huile végétale EI3, ILCD 2011 midpoint+

Substitution par un polyol biosourcé ?
Polyol bio = huile + transformations
 l’option bio semble clairement disqualifiée…

Qualité des données, frontières du système ?
polyol EI3 , déchets exclus

Qualité des données, frontières du système ?
huile de palme EI3, déchets exclus

Des lisibilités différentes…
Données produits pétro
Souvent très agrégées
Peu de transparence
Peu de traçabilité
Incritiquables,
inadaptables
Seule la confiance
régit leur utilisation
Données produits agro
Souvent plus modulaires
Mieux documentées
Un peu plus traçables
Critiquables,
adaptables
Est-il prudent de les analyser conjointement
dans une étude comparative ?

Données critiquables et adaptables :

Carbon dioxide, land transformation
Huile : le détail de la donnée montre que l’impact CC vient d’une logique conséquentielle

Traitement conséquentiel des agro-produits, un traitement de faveur ?

Traitement conséquentiel des agro-produits, un traitement de faveur ?
Land Use Change  impact important sur les résultats
 très pertinent d’en tenir compte
… mais…
la base de comparaison PE pétro reste inchangée…
ne devrait-on pas se poser aussi des questions d’ordre
conséquentiel sur la poursuite de production de PE pétro ?
quid des impacts de l’exploitation des sables
bitumineux, gaz de schiste… ?

Bases de données, méthodologies, méthodes de
calcul…
Les produits biosourcés jouent-ils à armes égales avec
les produits issus du pétrole sur le terrain de l’ACV ?
CONCLUSIONS

CONCLUSIONS
Comparaison bio/pétro avec bases de données inéquitable
Opacité des DB ne permet pas de bien s’assurer de la comparabilité
Impacts classiquement défavorables au bio  fiabilité méthodes <
Bases de données
Méthodes de calcul
 difficulté interprétation résultats multicritères
Prise en compte LUC OK, mais pétro doit aussi être traité en
conséquentiel pour comparaison
Méthodologies
Frontières du système pour génération des données de la base ?

Pour mémoire…
En mobilisant correctement sa
mauvaise foi et son incompétence,
on peut faire dire tout et n’importe
quoi (surtout n’importe quoi…) à
une étude ACV…
Il est donc primordial, même
en étant animé des meilleures
intentions, de vérifier qualité
et comparabilité des données
ainsi que solidité des hypothèses.
Et surtout d’être humble et
circonspect dans l’expression des
conclusions.

Merci de votre attention
contact:
olivier.talon@materianova.be
tangi.senechal@materianova.be
ylca@materianova.be

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